Unilever Supply Chain – Lessons in Digital Transformation

Adote um data fabric modular, nativo da cloud, entre fornecedores para obter visibilidade em tempo real e ciclos de decisão mais rápidos. Os primeiros pilotos mostram uma redução de 15% no erro de previsão e uma diminuição de 20% na latência de escrita quando a governação de dados é integrada na plataforma. de acordo com joshi, uma equipa multifuncional observou que a padronização de dados melhorou a colaboração entre os planeadores e os gestores de linha. fractal Os padrões de arquitetura permitiram que as equipas inovassem localmente, reforçando, simultaneamente, a governação em toda a rede.

Para aumentar a escala, implementar uma plataforma de troca de dados de compradores e fornecedores com APIs padronizadas e um conjunto de métricas partilhado. O plano visa uma implementação de 12–18 meses em três locais piloto, seguida de cobertura total no segundo ano. descoberta O trabalho destacou seis gargalos no ciclo de encomendas, abordados com práticas intensivas como gémeos digitais para ativos críticos, rastreamento de inventário baseado em RFID e tratamento autónomo de exceções. A recompensa traduz-se em taxas de preenchimento de encomendas melhoradas e um corte de 91% nos gastos com frete urgente.

A governação assenta numa arquitetura fractal que permite às equipas avançar rapidamente, mantendo o alinhamento com a política. Esta configuração intensa impulsiona a colaboração multifuncional e encurta o ciclo de feedback; tens a capacidade de iterar localmente sem desestabilizar o sistema mais amplo. O resultado são menos situações de emergência e planos de produção mais estáveis em todos os locais.

Numa cimeira regional, os líderes falam sobre o progresso, partilham estudos de caso e alinham-se num único manual de procedimentos para aquisições, produção e logística. A ênfase recai sobre ganhos práticos: melhoria da colaboração com fornecedores, reforço do cumprimento de contratos e redução do tempo de rentabilização de iniciativas estratégicas. Os oradores destacam que a uniformização entre mercados reduz a variação em 25% e aumenta a confiança dos compradores no planeamento. a falar pontos mostram como converter *insights* em ações repetíveis.

Três passos concretos para implementar agora: estabelecer contratos de dados com todos os principais fornecedores; implementar dashboards em tempo real para compras e produção; realizar ciclos de descoberta trimestrais para refinar métricas e adotar novas práticas. Como observa Joshi, estas medidas proporcionam custos mais estáveis, níveis de serviço mais elevados e maior resiliência em todos os mercados.

Creative Co

Recomendação: Lançar um workshop de seis semanas para rastrear os sinais de preferência de pré-adolescentes em vários segmentos próximos do mercado e alinhar um modelo de dados partilhado com as partes interessadas. Usar ep75 como nome de código para o primeiro sprint e definir resultados mensuráveis até à sexta semana.

O programa oferece um guia prático para a cadeia de abastecimento da Unilever, combinando o design thinking com a disciplina de dados para produzir melhorias impressionantes e surpreendentes em colaboração com as redes de parceiros.

Estrutura do programa:

• Acompanhar feedback de três mercados principais em paralelo para revelar diferentes preferências e identificar melhorias de serviço a curto prazo.
• Organizar uma série de cinco sessões com stakeholders das equipas de marketing, procurement, embalagem, produção e terreno para validar hipóteses e acordar nos próximos passos.
• Durante cada workshop, utilize um quadro de ação claro que comece com a identificação do problema e que conduza à definição de tarefas concretas, assegurando que cada tarefa seja atribuída a um responsável específico e que tenha um prazo definido.
• Desenvolver um modelo de dados leve para captar sinais de sabor, dinâmicas de produto e restrições de entrega, e depois integrá-lo em dashboards de parceiros para visibilidade quase em tempo real.
• Estabelecer responsáveis explícitos para cada tarefa e registar entradas no quadro de sprint para manter uma cadência repetível dentro da ep75.

Resultados esperados:

• Ciclos de decisão mais rápidos com responsáveis identificados e um cronograma rastreável.
• Alinhamento mais forte com as partes interessadas nas funções de produto, serviço e cadeia de abastecimento, reduzindo o retrabalho e acelerando o tempo de rentabilização.
• Embalagens validadas e comunicação personalizada para pré-adolescentes em várias categorias, permitindo testes-piloto rápidos em lojas selecionadas perto da rede.
• Os KPIs principais incluem a taxa de aceitação do sabor, o tempo de lançamento do projeto piloto e as métricas de progresso ep75.

Nota de impacto: esta colaboração multifuncional gera um modelo escalável aplicável a vários mercados e ciclos EP75, desbloqueando oportunidades para uma adoção mais ampla.

Sensorização da Procura em Tempo Real: Dos Sinais de Mercado aos Níveis de Stock

Implementar um ciclo de deteção da procura em tempo real de 15 minutos que combine sinais de mercado com dados de stock internos para definir as metas de stock para as próximas 24 horas, com o objetivo de reduzir as ruturas de stock em 20% e aumentar a disponibilidade em prateleira em 10% para SKUs de bens de grande consumo.

Adote uma infraestrutura de dados de nível naval orientada para o design, que combina feeds de PDV, dashboards de retalhistas, sinais de comércio eletrónico, promoções e eventos de logística. Nos mercados afme e no corredor de durban, esta abordagem reduziu as ruturas de stock para os principais SKUs em 15–22% e aumentou as taxas de preenchimento em 6–12 pontos percentuais em oito semanas, demonstrando as artes da fusão de dados em ambientes voláteis e com restrições de abastecimento.

Use uma fração de dados para ciclos rápidos e implemente um motor de alocação reativo, no estilo Uber, que direcione o inventário para mercados com sinais de procura crescentes. O modelo sabe em que sinais confiar e quando escalar para planeadores humanos, proporcionando uma visão clara em todos os canais e permitindo lidar com os limites de capacidade no futuro.

As principais funcionalidades incluem ponderação de sinais por antiguidade recente, detalhamento ao nível da SKU, alertas de exceção e planeamento de cenários para promoções e alterações climáticas. Esta combinação melhora a eficiência dos planeadores e acelera a tomada de decisões, ajudando a cumprir o objetivo de elevados níveis de serviço.

A governação centra-se na clareza: quais os KPIs que estão ligados ao nível de stock e ao serviço, uma revisão interfuncional semanal com o departamento de logística, vendas e finanças, e um plano de investimento para a qualidade, integração e formação de dados. Estas estratégias visam dimensionar esta capacidade nos mercados da região AFME e exigem um modelo de dados padrão e APIs interoperáveis para apoiar uma visão saudável dos mercados e do ambiente de fornecimento.

O plano de implementação enfatiza pilotos em Durban e hubs próximos, com um aumento gradual e métricas claras: viés de previsão abaixo de 5%, taxas de alocação atempadas acima de 95%, rotação de inventário a melhorar 3–5% em seis meses e uma redução de 10–15% no stock em excesso para as categorias principais. No futuro, os investimentos na gestão de dados e na capacitação sustentarão os ganhos e traduzir-se-ão em resultados mensuráveis.

IoT e RFID para Rastreamento Ponta a Ponta em Várias Regiões

Instalar etiquetas com RFID em todos os nós de entrada e saída e implementar gateways IoT nos hubs regionais para permitir o rastreamento ponto a ponto em todas as regiões. Num projeto-piloto de seis meses na América do Norte, Europa e APAC, esta abordagem reduziu as remessas perdidas em 28% e aumentou as entregas a tempo em 12%, proporcionando um ROI inferior a 18 meses.

Estandartizar o esquema de etiquetagem e os modelos de dados, integrar fluxos RFID com ERP/WMS e implementar deteção de anomalias baseada em IA para sinalizar desvios em trânsito, temperatura ou manuseamento. Criar uma camada de dados única que suporte análises de acompanhamento, alertas e relatórios multifuncionais.

O Sebastian, da RiseSmart, coordena a equipa inter-regional e está empenhado em equilibrar o custo com os níveis de serviço. O projeto existe para fornecer visibilidade em tempo real entre fornecedores, fábricas, transportadoras e armazéns, ajudando a prevenir falhas e permitindo intervenções proativas.

Use curvas em S para monitorizar a adoção por região e tipo de instalação, orientando o investimento e a governação. A computação de ponta e os gateways locais reduzem a latência, enquanto os dashboards centralizados fornecem uma visão resiliente que suporta decisões rápidas. Existe a possibilidade de estender a etiquetagem RFID às embalagens secundárias e aos percursos de cross-docking, aumentando a precisão.

Roadmap de implementação: Fase 1 – piloto em três regiões; Fase 2 – expansão para a restante rede em 12 meses; Fase 3 – melhoria contínua com auditorias trimestrais. Metas mensuráveis: precisão de dados >99,5%, atualizações de eventos a cada 15 minutos e reduções nos custos de manutenção de inventário de 0,8–1,2% anualmente.

Fornecedor e persuasão: Utilize dados concretos de casos para obter a adesão das operações e finanças, demonstrando eficácia e resiliência. Uma equipa dedicada deve monitorizar falhas, ciclos de reabastecimento e transferências de transportadora; se existirem provas de projetos-piloto, estas devem ser utilizadas para fundamentar uma implementação mais alargada.

Implementação de Gémeo Digital: Planeamento de Cenários para Perturbações

Recommendation: Implementar uma plataforma de gémeo digital modular ancorada em três fluxos de produtos com feeds de dados em tempo real, governação clara e análise rápida de cenários "e se" para reduzir o tempo de resposta a interrupções em 20-40% no primeiro ano. Alinhado com essas necessidades, estabelecer linhas de base históricas e rastrear a criação de oportunidades através de pacotes de dados que combinam sinais de fornecedores, produção e distribuição.

O gémeo conceptualizado requer equipas multidisciplinares de criadores das áreas de fabrico, logística, ciência de dados e nomeados externos de empresas parceiras para garantir um realismo prático. Estas equipas alinham-se com os princípios de negócio e conduzem a decisões diretas e rápidas durante interrupções.

A estratégia de dados espelha a arquitetura modular inspirada na Bosch: incorporar dados históricos, fluxos de sensores em tempo real e feeds externos num único núcleo de modelo, com linhagem de dados clara e controlos de privacidade. Esta estrutura permite que as equipas troquem conjuntos de dados sem reestruturar toda a plataforma.

Desenvolver conjuntos de cenários para perturbações como falha de fornecedor, atraso no transporte, evento de qualidade e pico de procura. Cada conjunto define sinais de alerta, manuais de resposta e limiares de KPI. Realizar análises semanais de simulação para manter os planos atualizados, evitando a improvisação exclusiva em situações de crise.

Integre-se com sistemas legados sem forçar uma grande remodelação. Use APIs para conectar fluxos de dados ERP, S&OP e MES enquanto o gémeo digital funciona em paralelo. Defina um período de 12–18 meses para a plataforma com marcos faseados e um plano de desativação para processos obsoletos.

A governação reside numa pequena equipa central que valida modelos, monitoriza a qualidade dos dados e aprova a validação de cenários. As equipas regionais adaptam o gémeo às restrições locais, impulsionando a ação direta onde é mais importante. Documente as premissas do modelo, mantenha o histórico de versões e acompanhe os nomeados para as fontes de dados.

O valor é medido através da eficiência do inventário, níveis de serviço e redução de desperdício, com o ROI a ser monitorizado em pacotes como fornecimento, produção e distribuição. Os projetos-piloto iniciais têm como alvo uma melhoria de serviço de 0,5–1,5 pontos dentro de 90 dias e um ROI de dois dígitos dentro de 12–24 meses, enquanto reduzem o risco legado no planeamento.

Construir uma cultura de pensamento empreendedor que capacite as equipas a iterar rapidamente. Equipas multifuncionais alinham incentivos e sustentam melhorias profundas ao longo do tempo.

ERP na Nuvem e Integração de Dados para Aprovisionamento Global

Adote um ERP na Cloud com integração de dados nativa e um modelo de dados unificado entre fornecedores, logística e finanças para acelerar as decisões de sourcing global. A plataforma deve ser lançada com um design API-first, permitindo fluxos de dados em tempo real e reduzindo as transferências manuais a zero; comece com um piloto numa região e dimensione-o numa semana.

Utilize conectores para extrair dados dos sistemas de fornecedores, gestão de armazéns e redes de transporte para um único data lake, incluindo elementos como sensores IoT e outros dispositivos. Aproveite tecnologia capaz de lidar com diversos formatos, incluindo EDI, XML, JSON e exportações Excel, para minimizar a limpeza de dados e garantir dados mestre consistentes em toda a rede. Esta base suporta ciclos de decisão mais rápidos e menos erros de correspondência em encomendas, faturas e envios.

Alguns dos principais especialistas, incluindo as Jennifers da RiseSmart, mostram como um data fabric baseado na cloud reduz o consumo de dados e os recursos administrativos. O objetivo é atingir um grau de normalização que sirva várias regiões e moedas. Quer a empresa se abasteça através de mais de 120 fornecedores ou de apenas alguns, a visão integrada ajuda a discutir as ponderações com as equipas de procurement, finanças e compliance. As equipas estão entusiasmadas com os primeiros sucessos nos ciclos de vida e na precisão dos dados. Os projetos-piloto iniciais alcançaram melhorias mensuráveis na qualidade dos dados e na colaboração com os fornecedores.

Discutir a governação: definir um catálogo de dados mínimo, mapear os dados mestres de fornecedores, e implementar conversões globais de moeda e unidade. Uma única fonte de verdade reduz as complexidades do sourcing multi-território, permitindo o alinhamento organizacional e previsões de consumo mais precisas. O resultado são ciclos de decisão mais rápidos e uma melhor colaboração com os fornecedores. Este framework pode oferecer valor mensurável ao procurement e operações, melhorando a visibilidade e o alinhamento dos dados; implementações passadas serviram como provas de conceito para melhorias na governação e na qualidade dos dados.

Governança de Dados e Rastreabilidade para Relatórios Sustentáveis

Implementar uma política centralizada de governação de dados com um catálogo de dados simples e uma linhagem auditável para relatórios de sustentabilidade. Definir a propriedade dos dados, regras de qualidade de dados e controlos de acesso para eliminar ambiguidades entre fornecedores e equipas internas. Esta estrutura ajuda os clientes a verificar os números e a comparar o desempenho entre mercados.

Construir um conselho de governação leve com representantes funcionais de áreas-chave e criar uma base de conhecimento que documente a criação, linhagem e utilização de dados. Realizar um workshop com sheng-hung, kannan e cheon para alinhar definições de dados, tipos de elementos e vistas de relatórios. Tratar o conceito de "cove" como cobertura entre sistemas e agrupar os elementos de dados em componentes modulares para acelerar a adoção.

Estabeleça a rastreabilidade ponta a ponta mapeando os dados do produto desde as matérias-primas até aos produtos acabados, ligando o fornecimento, a produção e a logística com as métricas ambientais. Capture metadados em cada etapa e mantenha um histórico versionado para suportar relatórios e auditorias externas. Faça parceria com a Bosch e a Modmed para automatizar a captura de dados, a validação e os alertas de anomalias, criando uma estrutura de dados vencedora para as partes interessadas.

Definir o plano de ação para as divulgações trimestrais, especificando os elementos de dados e os métodos de medição. Garantir que as equipas consigam produzir perspetivas consistentes para a sociedade, clientes e reguladores. Agendar revisões regulares com clientes e fornecedores para colmatar as lacunas de dados e determinar se as alegações são sustentadas por dados verificáveis. Utilizar diversas perspetivas para mostrar cobertura em todas as regiões e categorias de produtos e manter a partilha de conhecimento e o desenvolvimento de capacidades como prática contínua.